什么是融入 CoT 写 prompt

这是一篇结合了 Prompt Engineering（提示工程） 实战技巧与 DeepSeek-R1 模型训练原理 的深度解析文章。这篇文章旨在理清"思维链（CoT）"是如何从一种用户侧的技巧，进化为模型侧的本能的。

从"咒语"到"本能"：彻底读懂思维链（CoT）的前世今生

在当今的大模型（LLM）领域，"思维链"（Chain of Thought, CoT）是一个绝对绕不开的核心概念。它既是我们作为用户为了让 AI 变聪明而使用的"提示词技巧"，也是像 DeepSeek-R1 这样前沿模型变强的"底层训练逻辑"。

本文将带你从这两个维度------用户视角的 Prompt 编写 与开发者视角的模型训练------全面拆解 CoT 是如何运作的。

当我们说"融入 CoT 写 Prompt"时，我们是在通过提示词干预 AI 的推理路径。

简单来说，就是不只要求 AI 给出一个最终答案，而是要求 AI 把推导、思考、计算的中间过程也写出来。

这就像老师要求学生做数学题时："写出解题步骤，不要直接填一个数字。"

❌ 普通 Prompt（快思考）：

问：罗杰有5个网球，又买了2罐（每罐3个），现在有几个？

AI： 11个。（对于弱模型，这很容易变成瞎猜的幻觉）
✅ CoT Prompt（慢思考）：

问：罗杰有5个网球，又买了2罐（每罐3个），现在有几个？请一步步思考。

AI：罗杰原有 5 个 -> 买了两罐 2 * 3 = 6 个 -> 总共 5+6=11 个。 -> 答案：11个。

在日常使用 ChatGPT、Claude 或文心一言时，你可以这样用：

玩法 A：零样本 CoT (Zero-Shot CoT)
- 核心： 不需要给例子，只需加一句"咒语"。
- Prompt： [你的问题]。请一步步思考 / Let's think step by step.
- 适用场景： 逻辑分析、复杂决策。
玩法 B：少样本 CoT (Few-Shot CoT)
- 核心： 喂给 AI 一两个包含"完整推理过程"的示例，让它依样画葫芦。
- Prompt：
  
  问题：苹果是红色的吗？
  
  思考过程：苹果有红富士（红）、青苹果（绿）等品种。
  
  答案：不一定。
  
  问题：[你的新问题]
  
  思考过程：
- 适用场景： 需要特定输出格式或极高准确率的任务。

如果说第一部分是用户在"推"着 AI 思考，那么 DeepSeek-R1 等新一代推理模型的突破在于：它们不再需要你推，思考已经变成了它们的本能。

DeepSeek-R1 通过特殊的训练流程，强行让模型在输出答案前，必须先在后台生成一段被 <think>...</think> 包裹的思考过程。这种能力不是靠背诵来的，而是通过 "冷启动 SFT" + "大规模强化学习（RL）" 练出来的。

以下是 CoT 被"种"进模型大脑的四个阶段：

模型一开始不懂什么是"深度思考"，它只懂模仿。

这是模型变聪明的关键点。

做法： 给模型海量的数学题和代码题，不给过程，只给题目。让模型自己试着写 <think> 过程。
核心算法： GRPO (Group Relative Policy Optimization)。
奖励机制： 只要最后答案对，就给刚才生成的思考过程打高分。
顿悟时刻（Aha Moment）： 为了拿高分（做对题），模型被迫学会了自我纠错 和反复推演 。它会自发地在 <think> 里写出："...不对，这个公式好像用错了，我重新算一遍..."。这种能力是被算法"逼"出来的。

为了防止模型变成只会做题的"书呆子"（说话生硬），这一步要扩充能力。

过去（GPT-3 时代）： CoT 是用户的外挂技巧。我们需要不断提示"请一步步思考"，模型才能勉强跟上逻辑。
现在（DeepSeek-R1 时代）： CoT 是模型的内功心法。模型如果不经过 <think> 区域的高强度推演，它甚至会觉得"不舒服"（预测概率低）。

对于普通模型： 依然建议你使用"请一步步思考"的技巧，这能显著提升准确率，减少幻觉。
对于 R1 类推理模型： 你不需要再刻意强调"请思考"，它会自动吐出 <think> 内容。你现在看到的那些长长的思考过程，正是模型在后台进行高强度逻辑博弈的具象化展示。

一句话总结：

融入 CoT 写 Prompt，是引导 AI 模仿人类的理性；而将 CoT 融入模型训练，则是让 AI 真正诞生出了类似于人类的推理本能。